目录
[一、Energy-Aware Satellite Handover based on Deep Reinforcement Learning](#一、Energy-Aware Satellite Handover based on Deep Reinforcement Learning)
[二、A Reliable Handover Strategy with Second Satellite Selection in LEO Satellite Networks](#二、A Reliable Handover Strategy with Second Satellite Selection in LEO Satellite Networks)
[三、User Grouping-Based Beam Handover Scheme with Load-Balancing for LEO Satellite Networks](#三、User Grouping-Based Beam Handover Scheme with Load-Balancing for LEO Satellite Networks)
一、Energy-Aware Satellite Handover based on Deep Reinforcement Learning
1、题目翻译
基于深度强化学习的能量感知卫星切换
2、来源
23-12
3、内容
场景：由于LEO卫星的高速移动，UE在服务期间会经历多次切换( HO )，这种情况如果广泛发生，会对UE的服务质量( QoS )产生不利影响。卫星HO策略必须有效地利用有限的可用卫星资源，并在尊重每个UE的各种任务类型（TP Traffic Profiles）的同时防止网络拥塞 。包括视频、监控之类的，每种类型需要的资源不同。本文的主要目标是确定在HO事件期间，每个用户应该连接到哪颗卫星，从而减少后续不必要的切换，同时有效地利用可用的卫星信道和能量资源。效果：解决了LEO卫星能量资源受限和UE性能需求多样化的问题。方法：深度强化学习。方案：状态<用户与卫星之间的覆盖指标，加载信道数，可用能量，剩余可视时间RVT>，5种不同的奖励函数：（1）有HO连接到资源不足/足的卫星，（2）没有HO，不阻塞；信道或资源不足；与资源充足的卫星保持连接。几个点：（1）对用户不同的任务分类，不同类型任务需要的资源不同。（2）HO考虑的参数。
单一的HO准则：
- 自由信道数。均匀负载，但是大量HO,不稳定，频繁中断
- 最大剩余可视时间。能最大限度的降低HO频率，但是每个用户高阻塞率
- 于天线增益的HO方法，利用卫星运动的可预测性和卫星波束的天线增益，以防止服务失败和不良HO发生
- 博弈
- 接收信号强度( Received Signal Strength，RSS )。大量的UE可能连接到具有最佳RSS的卫星，从而导致访问拥塞和卫星之间的过度负载不平衡
不单一：
- 考虑服务时间、通信信道资源和中继开销的RL技术。目的是优化UE的体验质量( QoE )
考虑载波噪声和干扰噪声比来最小化卫星HO的频率，同时降低HO的失效概率。RL
二、A Reliable Handover Strategy with Second Satellite Selection in LEO Satellite Networks
1、题目翻译
Leo卫星网络中基于二次选星的可靠切换策略
2、来源
2023 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps)
23-12
3、内容
场景：如果没有合适的卫星切换策略，用户的服务质量(QoS)和可靠性将降低。之前的工作仅考虑了切换请求时的链路质量，并不能完全反映所选卫星实际服务时间内的整体链路质量。而且要考虑卫星之间的相互关联。一个点：为了避免中断会及早的与下个卫星交接，但是会因为资源不足而无法交接。目标是设计一个能够反映所选卫星服务时间内 整体链路质量的切换准则，真实地考虑卫星选择在时间维度上的相互依赖关系，以降低切换失败率，提高用户的QoS和可靠性。方案：（1）在接收到切换请求的短时间内通过比较准则来选择卫星，可能并不能完全反映实际服务时间内的整体链路质量。为了解决这个问题，我们引入了一个综合服务时间和链路质量的比特位势，
其中i为sl的可用信道，K为分配给ue的最大信道数，ti H为信道i的预测切换时间，比特位势考虑的是卫星服务时间内 的整体链路质量，而不仅仅是t时刻的链路质量。（2）第二种卫星选择( SSS )算法，第二颗卫星会预留信道和资源。它真实地考虑了时间维度 。它根据从双线阵元集合( two-line element set，TLE )中获得的可见卫星信息，预测服务时间、链路质量和切换时间，以选择考虑第二颗候选卫星的最优卫星组合。
三、User Grouping-Based Beam Handover Scheme with Load-Balancing for LEO Satellite Networks
1、题目翻译
基于用户分组的Leo卫星网络负载均衡波束切换方案
2、来源
GLOBECOM 2023 - 2023 IEEE Global Communications Conference
2023-12
3、内容
场景：考虑每个LEO有多个波束的切换。而且用户分布比较密集，需要频繁的做出切换决策。目的：降低切换频率，提高卫星切换决策效率。方案：根据切换时刻、用户位置和他们所属的波束，将相似用户进行分组，进行整体切换。切换分为星内波束切换和星间波束切换，中心的用户倾向于星内波束切换，在边缘的用户倾向于星间波束切换，中心还是边缘的判断依据是接收信号强度。（1）星内波束切换：基于加权熵方法的单目标函数来决策切换波束。（2）星间波束切换：马尔科夫＋DRL+近端策略优化( PPO )算法。